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暂无个人介绍
能力说明:
通过课程学习与实战项目,熟练掌握Python的语法知识与编程技能,具备Python语言的函数、面向对象、异常处理等能力,常用开发框架的实际应用和开发能力,具备使用,掌握Python数据分析三剑客Matplotlib、Numpy、Pandas的概念与应用场景,掌握利用Python语言从数据采集到分析的全流程相关知识。
能力说明:
熟练掌握Docker各类高级特性,包括容器数据卷、DockerFile构建等;熟练使用Docker封装MySQL、Redis、Tomcat、Apache等镜像,并可在公有云或私有云部署并保持稳定运行。
能力说明:
理解微服务架构与单体应用架构在开发模式与运维上的区别,了解分布式、容器、DevOps在微服务架构中的应用,理解微服务的设计原则与服务组件。了解Service Mesh概念与Istio基础知识。
能力说明:
熟练掌握Linux常用命令、文件及用户管理、文本处理、Vim工具使用等,熟练掌握企业IP规划、子网划分、Linux的路由、网卡、以及其他企业级网络配置技术,可进行Web服务器(Nginx),以及数据库(My SQL)的搭建、配置、应用,可根据需求编写Shell脚本,通过常用工具进行linux服务器自动化运维。
能力说明:
具备数据库基础知识,了解数据库的分类,具备安装MySQL数据库的能力,掌握MySQL数据类型知识,基本了解常用SQL语句,对阿里云数据库产品有基本认知。
阿里云技能认证
详细说明
2023年03月
2023年02月
2023年01月
2022年12月
2022年11月
前一段时间郁金香花开了,人山人海的,过去拍照环境比较复杂,有人还有一些额外的干树杈子之类的,拍出来的效果非常不好,看到的画面和看到的画面还有脑海中的画面非常不匹配。
因此尝试手动修复,但是修复处理非常不方便,由于线条复杂处理起来非常不方便。然后通过AI尝试修复,然后就自动消除了大量的复杂的画面,效果虽然不太理想,但是整体感觉还是可以,有增加也一种处理照片的技能。
部署非常简单,一键操作,就是鼠标点点点,可以完全不需要理解内容,尤其牵扯到人工智能的内容,很多知识点专业性比较强,尤其对于产品化非常难。把AI功能函数化,一键部署后就可以傻瓜式的使用,降低了操作和使用的门槛。
效果也非常明显,整体风格很自然,卡通画很舒服,试了很多的照片,重点抓的不错,整体的体验还是非常可以的,可以使用到日常的设计和规划中了。
APP的开发流程一般都是需求分析,模型搭建,提交代码,服务上架。不同的平台APP的上架流程和调用系统函数是不一样的,因此上架APP就需要根据不同的系统做不同的开发流程,例如IOS和安卓的开发。
阿里云一站式APP发布流程,可以快速适配不同的架构快速集成多种SDK,节省开发成本;并且可以实现自动化测试,这样就可以降低开发成本,快速实现多架构的APP开发,解决了单一平台开发的限制。例如有很多的APP没有IOS版本,或者没有安卓版本。
日常业务防中断风险,通常需要多活多副本功能,甚至适应地震之类的大型灾害时,就需要多区域提供服务。为了防止资源的最大程度的使用就需要快速的扩缩容功能,以及负载均衡功能来实现。比如大量IO访问导致IO夯死之类的异常等等。提升负载均衡的能力,就需要集群能力以及动态调整资源的能力。提升负载均衡的能力还可以通过业务分层,通过业务类型区分访问资源,比如增加缓存或者直接读写大容量存储等等。也可以通过虚拟机或者容器技术,快速大批量增加并发数,或者快速减少并发数。
AI可以很快的完成基础框架搭建,很多的时候想去写一些自动脚本,但是又去抓包或者写基础的API调用流程很麻烦,这时候AI助手就可以很好的派上用场了,例如:
以下是生成的代码:
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
import time
def jd_sign_in(username, password):
# 初始化Chrome浏览器驱动(确保已安装对应版本的ChromeDriver并配置环境变量)
driver = webdriver.Chrome()
try:
# 打开京东登录页面
driver.get("https://www.jd.com/")
# 等待页面加载,时间根据实际情况调整
time.sleep(2)
# 定位到用户名和密码输入框以及登录按钮,这里以示例元素定位,实际可能需要根据网页结构调整
username_box = driver.find_element_by_id("username") # 假设的ID,请根据实际页面源码替换
password_box = driver.find_element_by_id("password") # 同上
login_button = driver.find_element_by_class_name("login-btn") # 同上
# 输入用户名和密码
username_box.send_keys(username)
password_box.send_keys(password)
# 模拟点击登录按钮
login_button.click()
# 等待登录过程,然后继续签到操作,这里假设登录成功后直接跳转到首页进行签到
time.sleep(5)
# 签到操作部分,具体元素和操作路径需要根据京东的实际页面结构确定
# 这里仅为示意,实际代码需要根据页面DOM结构进行相应调整
sign_in_button = driver.find_element_by_xpath("//a[contains(text(), '签到')]")
sign_in_button.click()
print("签到成功!")
except Exception as e:
print(f"发生错误: {e}")
finally:
# 完成后关闭浏览器
driver.quit()
jd_sign_in("YOUR_USERNAME", "YOUR_PASSWORD")
虽然代码实现的很基础也是很简单的,可以再这个基础上修改就可以省下很多的事。而且还可以在工作中获取一些代码片段,提升工作效率。
总之,AI助手可以降低一些编码门槛,提升工作和编码的积极性。
描绘一个小时后四五个小伙伴一起玩圈式丢沙包的场景,选择风格为复古漫画,然后就...
图像 生成很清晰,如果不考虑内容,整体风格很舒服,有可能AI不理解丢沙包的游戏吧,然后我怎么解释修改都不太好使。换了其他的生成图片的大模型,也是一样的很是抽象,模型不通效果也不同
不过展现比较广泛的场景就相对非常舒服了,展现心中所想,AI还是值得期待的。
函数计算的优势就是按需购买,部署方便,维护成本低,甚至不需要维护。现阶段的AI入门门槛较高,受限于算力成本的影响,很难大面积推广。并且AI需要一定的数学知识,并且训练也需要大量的时间成本和算力成本。通过函数计算的方式是一种比较有效的方式,但是现在还是处于大量的体验阶段,没有对智能画图有绝对的需求,并且AI画图效果还没有达到很好的程度。
由于受算力的影响,AI发展的进程会变得越来越慢,直到新一代高算力设备得出现,比如量子计算。现在已经到了AI应用全面推广的阶段,比如ios18已经加入了AI应用,下一步新一代的手机将被AI定义。还有各种衍生行业,比如智能工厂已经不断的被铺开,工作机会是越来越少,物价是越来越高,未来何去何存呢?现在AI已经进入各大基础行业,例如交流、视觉(图片,视频)、设计以及日常重复性工作等等。
二维码其实就是像素点的变化,数量非常庞大,而且每个产品的识别是不同的,也就意味着加解密的方式不同,就会有不同的二维码。这几乎就是无限的,只有不断被废弃的二维码,几乎没有上限的限制。但是电话号码和网络IP则是需要公用的,有上限的也是因为公用的这一部分。如果算上局域网,局域网内的IP和公用IP就有很多重复使用的现象。电话号码也是一样,像是+86就可以复用很多号码资源,但是+86内部的号码需要给14亿打电话,这样就显得有了上限。
二维码的上限是由加解密方式决定的,如果公用一套则存在,否则无。
使用最多也是最有效的AI工具就是查询知识。当查询变得非常简单时,学习效率和解决问题的效率变得越来越高。很多时候面对未知的知识点时,通过各种搜索工具去查询,尤其在国内使用搜索有效的问题的时候,效率非常低,并且很多受限制而无法加载。使用AI工具则可以很大程度上缓解这种无效查找和搜索。很多时候由于知识面不够,搜索时不知道查找什么内容或者描述片面时,搜索的内容不准确或者内容不完善。总之,AI搜索工具就可以很大程度的提升工作效率。
图片生成可以根据描述快速生成可以编辑的功能函数调用图,或者程序运行图片,这样就可以快速学习到代码的调用关系,快速掌握代码结构和修改未知的bug。
文生图可以根据小说快速生成剧情图片,漫画也可以,这样阅读就可以变成看漫画,甚至生成连续图片,这样就可以看短片了。可以更具语言描述生成会议纪要,课堂笔记,或者随记等等。
通义万相和其他AI绘图软件一样都差点意思,AI的痕迹非常明显,有的时候语义理解会出现偏差。
这个问题好像问过很多次了,也参加过很多次了。编码能力的提升,也是技术知识积累到一定的阶段,突然将所有的知识形成一个闭环,可以将各种的知识点形成自己的思维模式闭环的时候。这时候也就变得自信,写代码时也就可以,洋洋洒洒,逃不出已有的框架。因此,学习知识点,则需要不断的学习补充自己的知识库,过一段时间就需要系统性的总结已经学会的知识。可以写一些技术的文档,必须要用自己的技术语言浮现出来,不断的总结,等到水到渠成。
降价潮也意味着,AI产品到了降价周期了,并且也是到了应用大量兑现的周期了。当价格下降到一定的程度,也就面对着大量的普通人使用的阶段。但是面对着算力问题,现有的AI大模型的效果还是有一点差强人意。什么时候AI只能问答,AI医疗咨询等各种辅助性产品普遍应用的时候,才是AI真正的爆发的时候。
glm-4模型反应较慢,而且回答一看就是具有哲学思维方式的回答,比较官方的回答方式。deepseek-llm-67b-chat模型的回答则更加偏向于生活体验,个人感觉deepseek-llm-67b-chat回答这种没有标准答案,个人主观性较强的问题时更加好。
回答另一个主观类问题则deepseek-llm-67b-chat相对太简单了,yi-large回答相对规范,两者都不喜欢。
由上分析,大模型受模板的影响还是太大了,不可能做到无所不能,智能不断的学习和完善。
AI模仿,让诈骗变得越来越防不甚防,并且会变得突破下限,当你看到的,你听到的变得不可靠了,我们还能相信什么呢,又如何分辨现实还是虚拟的世界呢?
AI模仿可以承载人类的思念,但是人类的进化有一个很有用的技能就是随着时间会遗忘,这是一种自我修复最好,也是最有效的方式,数字生命可以研究,也可以小范围使用,但不倡导,使用虚拟世界反而感觉是一种非常好的应用。
《一条SQL的冒险记》
大家好,我叫sql,由于是单胎出生,所以就取名叫一条sql,简单而大方,也是所有的程序员爸爸们的必备技能。
当我产生时,是由键盘输入,显示器显示,然后当ENTER键的敲下,也就完成了出生仪式。然后我需要通过mysql客户端的解析和识别,要保护安全,防止非法人员从源头的混入;也要分化门类,根据身份携带信息进入不同的房间,然后通过语义分析检查语句中的表、列、函数等是否存在,并且是否有权限访问这些对象。然后执行语义操作,并记录操作结果并通过终端返回显示器。
小程序是相对于公众号和APP而设计的,小程序关键点就是小,是精而美的代表,也就是可以快速上线,功能简单容易维护。多平台的共享就需要适配各个平台的接口的变化,需要通过统一的格式,然后根据不同的平台模式下发不同的接口,一般的接口包括有支付,连接跳转,消息同步等等。
责任链最能体现的还是责任,就是要分清楚谁的责任。尤其是面对大型工程,多人甚至多团队配合时,提升效率和功能划分的最好的手段。当出现责任归属问题时,需要上游自证下游问题,然后下游人员解释并推进下一步责任归属,直到最终的责任人员的认定。很多的时候由于责任归属不清的问题,导致出现各种的问题,这时候就需要责任归属调节人员以及责任划分人员,如果出现责任问题,则是责任划分人员的责任。
AI提升的不是天花板,而是降低了开发者的门槛,开发的天花板是不会也不可能替代的,现有的AI技术应对的还是大量的模仿功能。开发者的天花板应对着是大量的创新和新技术的开发和应用,比如量子计算领域的应用。但是现有AI技术发展的最好感觉还是百科全书之类的,或者解决单项重复性功能。现在的工厂产线发展比较迅速,像小米智能化车间,解决现有功能是非常不错的,但是功能有所变化的时候,调试和重新智能化的压力较大
GPT-4o主要提升了语音对话能力,这将很大程度的提升GTP的使用能力和使用场景,能理解和交流是对话的基础体现,也是传统的人工智能的最明显的特征。相对于国内大模型还是处于相对落后的程度,包括算力和算法能力的体现都相对较差,甚至还有作假宣传的现象的发生,还需要不断的进步。